主要基于 Qwen 、Yi 、Llama 这些不错的预训练模型做对齐，某些场景的效果甚至比官方的 Chat 对齐效果更好。
另外，训练数据也一并开源，方便大家用于复现和研究使用。
在线 Demo： https://blossom-chat.com/
GitHub： https://github.com/Azure99/BlossomLM
介绍： https://www.rainng.com/blossom-llm/
模型权重 / 训练数据
如果你想在本地部署，可以用Ollama一键启动。默认是 9B 4Bit 量化后的模型，速度和质量都不错，CPU 也跑得动。
ollama run azure99/blossom-v5
附上两个喜闻乐见的 ruozhiba 示例
Q: 鲁迅为什么要打周树人？
A: 您的问题似乎包含了一个误解。鲁迅和周树人是同一个人。鲁迅是他的笔名，而周树人是他的原名。鲁迅是中国现代文学的著名作家和思想家，以其深刻的批判性和对社会现象的洞察力而著称。他并没有“打”周树人，因为这是同一个人。
如果您有关于鲁迅或周树人的其他问题，比如他的作品、生平或者对中国文学的影响，我可以提供帮助。
Q: 小明有 10 个苹果，他洗了 3 个后，他一共有几个苹果
A: 小明原来有 10 个苹果。当他洗了 3 个苹果之后，这 3 个苹果仍然是属于他的。所以，即使他把这 3 个苹果洗干净了，总数仍然保持不变。因此，小明一共有 10 个苹果。
